TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #721 · 26.12

Почему я люблю языки с сильной системой типов, проверяемой статическим анализом кода — хорошо написанная программа является своей собственной спецификацией и позволяет выражать через язык программирования законы существования предметной области. Когда-то давно я писал на ActionScript. Там была система типов, но вот десериализация JSON'ов по-умолчанию была в какой-то общий Object, к полям которого нужно было обращаться ["по_строковому_имени"]. В один момент мне потребовалось написать что-то на C#, который я совсем не знал, я стал гуглить, как десериализовать JSON, и с удивлением обнаружил кучу советов заранее объявить класс со всеми нужными полями и десериализовать в него. "Какой ужас!", — подумал я тогда, — "Это же дико неудобно! А если я не знаю полей JSON? А если их много? Отвратительный язык!" Теперь то я прекрасно понимаю, что JSON это контракт, и что правильная десериализация только такая и должна быть, и что в хорошем API в одном поле никогда не бывает данных принципиально разных типов, и так далее. Нет, если вы набиваете вечерами пет-проект или сидите бессонную ночь на хакатоне, нет ничего плохого в том, чтобы взять простой язык с динамическими типами вроде JavaScript или Python, не требующий описывать данные. Но вот в энтерпрайзе, особенно когда над одним проектом работает много людей (а бывает это очень часто) — хорошее использование системы типов убережёт разработчиков от огромного количества ошибок, будет бить их по рукам, когда они пытаются сделать что-то не то, и будет подсказывать, когда они не уверены в чём-то. С помощью статической типизации можно на уровне кода обозначить правила, по которым ведёт себя предметная область вашей программы в реальном мире. Разработчику не только будет сложно их нарушить, но он ещё и станет узнавать какие-то вещи, которые мог не знать раньше. Например, если мы делаем медицинскую CRM, и больница заводит новых пациентов только тогда, когда знает их группу крови, мы можем объявить тип "Пациент" (или, если точнее, "Карта пациента") и запретить создавать экземпляры этого типа, не передав в конструктор группу крови (которая, в свою очередь, тоже является типом, вероятнее всего ValueObject'ом). Если новый программист пришёл в проект, он, во-первых, не сможет записать в БД некорректную карту пациента. Понятно, мы не учитываем случаи, когда новый программист переделывает модели предметной области — это будет хорошо видно на кодревью. А, во-вторых, даже если ему никто не сказал, что пациенты должны быть с группой крови, он узнает это из кода. И уже будет понимать, что в тех процессах реальной жизни, которые он описывает кодом, карта пациента создаётся только при наличии группы крови. А, значит, нужно искать какой-то способ сначала эту группу крови получить, и только потом создавать карту. Программирование моделирует реальный процесс. В настоящей работе даже на языках с типами, конечно, без должного контроля можно написать что угодно. Нужна управленческая воля, компетентность руководства, понимание опасности техдолга, в идеале отдельные должности для архитекторов, опытные лиды и старшие разработчики. Но когда всё это есть, можно отсекать много проблем ещё на старте и проще погружать новичков. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 5 подобни публикации

Търсене: #controlnet

当前筛选 #controlnet清除筛选

Коротенькое видео, на котором очевидна консистентность композиции и форм, но при этом все остальное переосмысляется (в рамках, конечно, промта с котом). #Controlnet — изучать и изучать, так как конфигураций использования, даже не учитывая что он постоянно обновляется — миллиард. Продолжаю тренироваться на кошках. 😩

Hashtags

#AI_Generated#StableDiffusion#ControlNet#OpenPose#vtuber#kohaku_nene Stable Diffusion 通过 ControlNet 基于 OpenPose 来产生指定动作姿势的图片的效果是真不错。 指定动作姿势是容易了,但调参本身还是很麻烦,尤其是指定动作姿势之后出现“人体炼成失败”的概率也增加了不少,要靠各种玄学微调才能修好。

Всем привет! Добро пожаловать в 👾 Нейро-Софт! Для навигации по каналу используйте карту тегов ⤵️: #txt2img - Нейросети для генерации изображений по текстовому описанию. #img2img - Нейросети для изменения или стилизации изображений на основе других изображений. #txt2video - Нейросети для генерации видео по текстовому описанию. #img2video - Нейросети для создания видео на основе изображений. #deepfake - Нейросети для создания дипфейков и замены лиц в видео. #music - Нейросети для генерации музыки. #voicecloning - Нейросети для клонирования голоса. #tts - Нейросети для синтеза речи из текста. #stt - Нейросети для распознавания речи и перевода её в текст. #txt2txt - Нейросети для генерации текста, анализа текста и перевода. #multimodal - Нейросети, комбинирующие текст с изображениями или видео. #style - Нейросети для стилизации и переноса стиля. #creative - Инструменты для создания визуальных эффектов и художественного творчества. #stablediffusion - Нейросети для генерации изображений на базе модели Stable Diffusion. #controlnet - Нейросети использующие принципы или модели ControlNet, например Instant ID. #fooocus - Репаки и форки Fooocus. #forge - Репаки и форки Forge. #a1111 - Репаки и форки Automatic 1111. #llm - Большие языковые модели для генерации и анализа текста. 💬Обсудить в чате | ⭐️Поддержать канал 👾НЕЙРО-СОФТ — Делаем нейросети доступнее.